(57)【要約】【課題】  暗部等不適切な部分に影響されないで、特定の生体粘膜の存在を検出することができる画像処理方法を提供する。【解決手段】  原画像３１に対して暗部等の不要領域を削除した不要領域削除画像３２に対してＨｂインデックスを用いて各画素の色調特徴量を算出する。この色調特徴量を閾値と比較して、特定の生体粘膜の可能性が高いものか否かの種別ラベリング処理を行った後、種別ラベリングされた画素数比により、原画像３１が特定の生体粘膜としてのバレット上皮を含むものか否かの判定を行う。【選択図】  図２
2006166939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体粘膜を撮像した２色以上の画像に対応する画像信号を入力する処理を行う第１のステップと、
前記画像における検出対象に不適切な画素を除外して処理対象領域を設定する処理を行う第２のステップと、
少なくとも前記処理対象領域における略各画素ごとに色調特徴量を算出する処理を行う第３のステップと、
前記算出された色調特徴量に基づき、特定の生体粘膜の存在を検出する処理を行う第４のステップと、
を具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記色調特徴量を算出する処理を行う第３のステップは、
前記画像を複数のブロックに分割し、各ブロック毎において、前記色調特徴量の算出処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第４のステップは、前記各ブロック毎に特定の生体粘膜の存在を検出し、特定の生体粘膜が存在すると判定したブロックの数が所定の数よりも大きい場合に、特定の生体粘膜が前記画像内に存在すると判定の処理をすることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記画像は、時系列の複数の画像であり、前記第４のステップにより、前記複数の画像内に特定の生体粘膜が存在すると判定した場合の数が所定数より大きい場合に、前記生体粘膜が特定の生体粘膜であると判定の処理をすることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は食道から胃の境界近辺の生体粘膜の性状を判定する画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、内視鏡を用いて内視鏡検査等を行う内視鏡装置は、医療用分野及び工業用分野において広く採用されている。医療用分野においては、例えば内視鏡の挿入部を体腔内に挿入して、検査対象部位を観察することにより、検査対象部位が正常な粘膜か病変粘膜かを診断するのに利用される。  
このような場合、内視鏡画像から画像処理により、正常な粘膜であるか病変粘膜であるかの判定を行うことができると、術者は、その判定結果の部位を重点的に診断することにより、効率的な診断を行うことができる。
【０００３】
例えば、第１の従来例としての特開１０−０１４８６４号公報では、関心領域設定手段により設定された関心領域から特徴量を算出して病変の判別分類を行う画像処理装置が開示されている。  
また、第２の従来例としての特開２０００−１５５８４０号公報では、さらに撮像条件の違いを軽減して特徴量を算出できるように、逆γ補正やシェーディング補正等の前処理を行うようにした画像処理装置が開示されている。
【特許文献１】特開１０−０１４８６４号公報
【特許文献２】特開２０００−１５５８４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記第２の従来例によれば、第１の従来例における撮像条件の違いを軽減することができる。  
しかし、第２の従来例においても、暗部が存在した場合、照明光量の増大によりその一部は、より明るい状態にして撮像した画像にできるが、照明光量の増大により暗部を完全に解消することは、殆ど不可能である。  
より具体的には、食道から胃の境界にかけて、食道に存在する生体粘膜としての粘膜上皮（扁平上皮）部分が荒廃して胃の粘膜と同じような性状に置き換わってしまった（変性した）ような病変粘膜となるバレット上皮（バレット粘膜）をスクリーニングすることが診断する上に有益な情報となる。
【０００５】
この場合、扁平上皮が荒廃して胃の粘膜と同じように変性したバレット上皮は、癌組織になり易い特性を持つため、早期に検出できると非常に有用となる。  
このように、食道から胃の境界付近にかけての内視鏡検査において、管腔形状の食道からその深部側の胃に至る部分では、例えば画像中に暗部が存在する場合が多くなり、従来例ではそのような暗部等のために、より適切な判定或いは検出が行えない可能性がある。  つまり、逆γ補正やシェーディング補正等の前処理では、暗部の一部を明るくする等、改善できる可能性があるが、暗部を解消することは不可能といえる。このため、暗部等の領域のために画像処理の結果の精度を向上することができない。
【０００６】
（発明の目的）
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、暗部等不適切な部分に影響されないでより適切に、検出対象となる特定の生体粘膜の存在を検出することができる画像処理方法を提供することを目的とする。  
また、本発明は、食道から胃の境界にかけて、暗部等不適切な部分に影響されないで、より適切に、検出対象となる特定の生体粘膜としてのバレット上皮（バレット粘膜）の存在を検出することができる画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像処理方法は、生体粘膜を撮像した２色以上の画像に対応する画像信号を入力する第１のステップと、
前記画像における検出対象に不適切な画素を除外する処理対象領域を設定する第２のステップと、
少なくとも前記処理対象領域における略各画素ごとに色調特徴量を算出する第３のステップと、
前記算出された色調特徴量に基づき、特定の生体粘膜の存在を検出する第４のステップと、
を具備することを特徴とする。  
上記ステップ構成により、暗部等の検出対象に不適切な画素を除外することにより、検出対象となる特定の生体粘膜の存在の検出をより精度良く行うことができるようにしている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、暗部等の検出対象に不適切な画素を除外することにより、検出対象の特定の生体粘膜の存在の検出をより精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。  
【実施例１】
【００１０】
図１ないし図１０は本発明の実施例１に係り、図１は本発明の実施例１の画像処理方法の機能を備えた内視鏡システムの構成を示し、図２は実施例１の画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示し、図３は不要領域を削除する不要領域削除処理の処理内容を示し、図４は原画像及び不要領域削除画像等の画像例を示し、図５は領域ラベリングの処理内容を示す。  
また、図６は粘膜特徴量算出の処理内容を示し、図７は第１変形例を備えた内視鏡システムの構成を示し、図８は第２変形例における画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示し、図９は矩形小領域に分けた画像例を示し、図１０は第２変形例における粘膜特徴量算出の処理内容を示す。
【００１１】
図１に示す内視鏡システム１は、内視鏡観察装置２と、この内視鏡観察装置２により得られた画像に対して画像処理を行うパーソナルコンピュータ等により構成される画像処理装置３と、この画像処理装置３により画像処理された画像を表示する表示モニタ４とから構成される。  
内視鏡観察装置２は、体腔内に挿入される内視鏡６と、この内視鏡６に照明光を供給する光源装置７と、内視鏡６の撮像手段に対する信号処理を行うカメラコントロールユニット（ＣＣＵと略記）８と、このＣＣＵ８から出力される映像信号が入力されることにより、撮像素子で撮像した内視鏡画像を表示するモニタ９とを有する。  
内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１とこの挿入部１１の後端に設けられた操作部１２とを有する。また挿入部１１内には照明光を伝送するライトガイド１３が挿通されている。
【００１２】
このライトガイド１３の後端は、光源装置７に接続される。そして、この光源装置７から供給される照明光をライトガイド１３により伝送し、挿入部１１の先端部１４に設けた照明窓に取り付けられた先端面から（伝送した照明光を）出射し、患部等の被写体を照明する。  
照明窓に隣接する観察窓に取り付けた対物レンズ１５と、この対物レンズ１５の結像位置に配置された固体撮像素子しての例えば電荷結合素子（ＣＣＤと略記）１６とにより撮像装置１７が設けてある。そして、このＣＣＤ１６の撮像面に結像された光学像は、このＣＣＤ１６により光電変換される。  
このＣＣＤ１６は、信号線を介してＣＣＵ８と接続され、このＣＣＵ８からのＣＣＤ駆動信号が印加されることにより、ＣＣＤ１６は光電変換した画像信号を出力する。この画像信号は、ＣＣＵ８内の映像処理回路により信号処理され、映像信号に変換される。この映像信号はモニタ９に出力され、モニタ９の表示面には、内視鏡画像が表示される。この映像信号（画像信号）は、画像処理装置３にも入力される。
【００１３】
本実施例では、内視鏡６は、口部からその挿入部１１の先端部１４が挿入され、食道から胃の境界付近まで挿入されて、その境界付近に検出対象粘膜となる特定の生体粘膜として、バレット上皮が存在するか否かの内視鏡検査を行うような場合に使用される。  
この場合、内視鏡画像に対応する映像信号は、画像処理装置３にも入力され、その映像信号に対して以下に説明するような画像処理方法により、バレット上皮が存在するか否かの検出（判定）処理を行う。
【００１４】
この画像処理装置３は、内視鏡観察装置２から入力される内視鏡画像に対応する映像信号が入力される画像入力部２１と、この画像入力部２１から入力された画像データに対する画像処理を行う中央演算処理装置としてのＣＰＵ２２と、このＣＰＵ２２により画像処理を実行させる処理プログラム（制御プログラム）を記憶する処理プログラム記憶部２３とを有する。  
また、この画像処理装置３は、画像入力部２１から入力される画像データ等を記憶する画像記憶部２４と、ＣＰＵ２２により処理された解析情報等を記憶する解析情報記憶部２５と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ及び解析情報等を記憶装置インタフェース２６を介して記憶する記憶装置としてのハードディスク２７と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ等を表示するための表示処理を行う表示処理部２８と、ユーザが画像処理のパラメータ等のデータ入力や指示操作を行うキーボードなどからなる入力操作部２９とを有する。
【００１５】
そして、この表示処理部２８により生成された映像信号は、表示モニタ４に出力され、この表示モニタ４の表示面には画像処理された処理画像が表示される。なお、画像入力部２１、ＣＰＵ２２、処理プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、解析情報記憶部２５、記憶装置インタフェース２６、表示処理部２８、入力操作部２９は、データバス３０を介して互いに接続されている。  
図２は、処理プログラム記憶部２３に記憶された処理プログラムに従ってＣＰＵ２２により、検出対象粘膜組織としてのバレット上皮の存在の検出をする画像処理を行う画像処理機能を示すブロック図を示す。  
図１で示したようにＣＰＵ２２は、画像処理を行うべき原画像３１に対して、その原画像３１から不要領域を削除して不要領域削除画像３２を生成する不要領域削除部３３と、この不要領域削除画像３２に対して色調処理を行い、色調処理画像３４を生成する色調処理部３５との機能を有する。
【００１６】
また、このＣＰＵ２２は、色調処理画像３４に対して領域ラベリング処理を行い領域ラベリング画像３６を生成する領域ラベリング処理部３７と、この領域ラベリング画像３６に対して粘膜特徴量を算出して、粘膜情報３８を出力する粘膜特徴量算出部３９との機能を有する。  
ＣＣＵ２２から出力される映像信号は、内視鏡画像として画像入力部２１に入力され、Ａ／Ｄ変換及び線形補正を目的とする公知の技術である逆γ補正変換によりデジタルの原画像データとなり、処理プログラムに従ってＣＰＵ２２は、以下の処理を行う。  
まず、ＣＰＵ２２は、原画像データから不要領域を削除する不要領域削除処理を行う。この不要領域削除処理は、カラーの原画像データの画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に対して、粘膜組織種別の判定に不要な画素の画素値を（０，０，０）に置き換えて、不要領域が削除された不要領域削除画像３２を生成する。不要領域とは、内視鏡画像内の暗部や高輝度のハレーション部分である。
【００１７】
図４（Ａ）は、原画像３１の代表例を示す。  
この不要領域削除処理を図３に示す。不要領域削除の処理がスタートすると、ステップＳ１に示すようにＣＰＵ２２は、カラーの原画像データを構成する各画素に対してその画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が暗部の画素か否かの判定を行う。  
つまり、ＣＰＵ２２は、暗部の画素か否かを判定するための閾値（或いは基準値）Ｒｃｕｔ，Ｇｃｕｔ，Ｂｃｕｔを用いて、Ｒ＜ＲｃｕｔかつＧ＜ＧｃｕｔかつＢ＜Ｂｃｕｔである画素であるか否かの判定をする。ここで、閾値Ｒｃｕｔ，Ｇｃｕｔ，Ｂｃｕｔは、暗部の画素か否かを判定する比較的に輝度値が低い既定値であり、処理プログラムにて設定されている。  
ステップＳ１において、暗部の画素に該当する画素があると、ステップＳ２に示すようにＣＰＵ２２は、その画素の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を画素値（０，０，０）に置換して次のステップＳ３に移る。
【００１８】
また、ステップＳ１において、暗部に該当する画素が無い場合にも、ステップＳ３に移る。  
ステップＳ３においては、ＣＰＵ２２は、カラーの原画像データを構成する各画素に対してその画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）がハレーションの画素か否かの判定を行う。  
つまり、ＣＰＵ２２は、ハレーションの画素か否かを判定するための閾値Ｒｈａｌ，Ｇｈａｌ，Ｂｈａｌを用いて、Ｒ＞ＲｈａｌかつＧ＞ＧｈａｌかつＢ＞Ｂｈａｌである画素であるか否かの判定をする。ここで、閾値Ｒｈａｌ，Ｇｈａｌ，Ｂｈａｌは、ハレーションの画素か否かを判定する比較的に輝度値が高い既定値であり、処理プログラムにて設定されている。  
なお、術者等のユーザが、入力操作部２９から暗部の閾値Ｒｃｕｔ，Ｇｃｕｔ，Ｂｃｕｔやハレーションの閾値Ｒｈａｌ，Ｇｈａｌ，Ｂｈａｌを変更することもできる。
【００１９】
ステップＳ３において、ハレーションに該当する画素があると、ステップＳ４に示すようにＣＰＵ２２は、その画素の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を画素値（０，０，０）に置換してこの不要領域削除の処理を終了する。また、ステップＳ３において、ハレーションに該当する画素が無い場合にも、この不要領域削除の処理を終了する。  
そして、この図３の不要領域削除の処理を終了すると、不要領域が削除された不要領域削除画像３２が生成される。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の原画像３１に対して不要領域削除の処理の終了後に生成される不要領域削除画像３２の具体例を示す。  
次に、色調処理部３５は、不要領域削除画像３２の各画素に対して、画素値に基づく色調特徴量を算出する。  
ただし、図３の処理で不要領域とされた画素値（０，０，０）の画素に対しては、色調処理部３５は、色調特徴量の算出処理を行わない。
【００２０】
色調特徴量として、公知の技術で用いられている血流との相関の高いヘモグロビン（Ｈｂと略記）インデックス、つまりＨｂｉｎｄｅｘ（ＩＨｂと略記）を使用する。このＩＨｂは、内視鏡画像上の各画素毎の輝度信号Ｖｇ（ヘモグロビンに最も吸収される５６０ｎｍ付近の光を反映するＧ信号）と、輝度信号Ｖｒ（ヘモグロビンによる修飾の少ない６５０ｎｍ付近の光を反映するＲ信号）を抽出し、２つの比を対数変換した値、つまり、計算式：ｌｏｇ２（Ｒ／Ｇ）を使用する。この処理を図３において、ステップＳ５により示している。  
算出されたＩＨｂによる色調特徴量は、原画像の画素と同じ位置に、画素値として格納される。例えば、画像記憶部２４或いは解析情報記憶部２５に記憶される。このようにして、色調処理画像３４が生成される。図４（Ｃ）は、図４（Ｂ）の不要領域削除画像３２に対して色調特徴量の算出処理が行われた後の色調処理画像３４の例を示す。なお、図４（Ｃ）は、例えば擬似カラー化した画像で表示される。
【００２１】
この場合、色調処理画像３４におけるＩＨｂが所定の閾値θより高い場合には、その撮像対象の画像は、バレット上皮（バレット粘膜）を含むものである可能性が高い。  
次に色調処理画像３４に対して、領域ラベリング処理部３７は、後述する処理フローに基づき、領域ラベリング画像３６を生成する。  
領域ラベリング画像は、撮像対象の画素位置における上皮種別を格納したラベリング画像である。本実施例では、画像位置の撮像対象が正常粘膜の扁平上皮である場合に１を、性状の変化した変性粘膜としてのバレット上皮である場合には２を、不要領域である場合には０を格納するように設定している。  
次に、領域ラベリングの処理フローを図５を参照して説明する。
【００２２】
領域ラベリングの処理フローがスタートすると、ＣＰＵ２２は、最初のＳ１１において、色調処理画像３４から、ラベリング未処理の画素の画素値Ｃを取得する。  
次のＳ１２において、ＣＰＵ２２は、画素値Ｃが０か否かの判定を行う。そして、画素値Ｃが０でない判定した場合には、次のステップＳ１３に進み、逆に画素値Ｃが０であると判定した場合には、Ｓ１６に移る。  
ステップＳ１３においては、ＣＰＵ２２は、処理プログラムに従って、所定の閾値θと前述の画素値Ｃの大小を判定する。そして、この判定結果が、Ｃ＞θであれば、次のステップＳ１４に進む。一方、ステップＳ１３の判定において、Ｃ≦θであれば、ステップＳ１５に進む。なお、正常粘膜と、変性粘膜としてのバレット上皮から予めサンプルしたＩＨｂのサンプルデータからその判定分類を行う閾値θが設定される。  
ステップＳ１４においては、ＣＰＵ２２は、領域ラベリング画像の対応画素値を２に設定してステップＳ１７に進む。ステップＳ１５においては、ＣＰＵ２２は、領域ラベリング画像の対応画素を１に設定してステップＳ１７に進む。
【００２３】
また、ステップＳ１６においては、ＣＰＵ２２は、領域ラベリング画像の応画素値を０に設定して、ステップＳ１７に進む。  
ステップＳ１７においては、ＣＰＵ２２は、ラベリング未処理の画素があるかの判定を行い、ラベリング未処理の画素があればステップＳ１１に戻り、ラベリング未処理の画素が無ければ、この領域ラベリングの処理を終了する。  
このようにして、領域ラベリングの処理により、色調処理画像３４の各画素は、画素値０、１、又は２にラベリングされた領域ラベリング画像３６が生成される。図４（Ｄ）は領域ラベリング画像３６の例を示す。  
次に、粘膜特徴量算出部３９は、領域ラベリング画像３６に対して各種の上皮の粘膜特徴量の算出をする。  
本実施例では、各上皮の粘膜種別毎の画素数、公知の境界線追跡アルゴリズムに基づく領域ラベリング画像の境界画素点列、上皮の粘膜種別の画素数比（バレット上皮の画素数／扁平上皮の画素数）、を求めて、上皮の粘膜情報として保存する。
【００２４】
また粘膜特徴量算出部３９は、前述の上皮の粘膜種別の画素数比と、既定の閾値τとを比較して、バレット上皮の有無を判定して、判定結果を上皮の粘膜情報として保存する。  この場合、上皮の粘膜種別の画素数比≧τであるときに、画像中にバレット上皮が存在する、と判定する。  
一方、上皮の粘膜種別の画素数比＜τであるときに、画像中にバレット上皮が存在しない、と判定する。  
図６は、粘膜特徴量算出部３９によるバレット上皮の判定処理を示す。  
ステップＳ２１に示すようにＣＰＵ２２は、扁平上皮とラベリングした画素値１の画素数Ｎ１と、バレット上皮とラベリングした画素値２の画素数Ｎ２を計数して算出する。    次のステップＳ２２において、ＣＰＵ２２は、バレット上皮の有無を判定するための閾値τを用いて、上皮の粘膜種別の画素数比Ｎ２／Ｎ１がＮ２／Ｎ１≧τか否かを判定する。  
そして、ステップＳ２２の判定結果により、Ｎ２／Ｎ１≧τの条件を満たす場合には、ステップＳ２３に示すように、ＣＰＵ２２は、上記原画像中にバレット上皮が存在すると判定し、その結果をハードディスク２７等に保存する。
【００２５】
一方、ステップＳ２２の判定結果により、Ｎ２／Ｎ１＜τの場合には、ステップＳ２４に示すように、ＣＰＵ２２は、上記原画像中にバレット上皮が存在しないと判定し、その結果をハードディスク２７等に保存する。  
ステップＳ２３及びステップＳ２４の後、ステップＳ２５に移り、ＣＰＵ２２は判定結果を表示処理部２８を介して表示モニタ４に送り、表示モニタ４の表示面に判定結果を表示する。そして、この処理を終了する。  
なお、上述の説明では、上皮の粘膜種別の画素数比Ｎ２／Ｎ１を用いているが、この画素数比Ｎ２／Ｎ１の代わりにＮ２／（Ｎ１＋Ｎ２）を採用しても良い。この場合には、Ｎ２／Ｎ１≧τの判定条件は、Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）≧（τ＋１）となる。つまり、処理対象領域内の画素総数（Ｎ１＋Ｎ２）を用いても、同じように判定できることになる。
【００２６】
このように本実施例によれば、画像中に検出対象となる特定の生体粘膜としてのバレット上皮が存在するか否かを画像解析により判定するため、主観判断によらないバレット上皮の早期発見がし易くなる。また、判定結果を表示することにより、術者によりその画像中にバレット上皮が存在する可能性の高いことを告知できるので、術者は、より効率良く変性部か否かの診断を行うことができる。  
なお、領域ラベリング画像に対して、ノイズ除去を目的として、公知の技術である膨張、収縮処理を、領域ラベリング処理部３７による処理直後に実施してもよい。なお、本発明の実施例においては、色調特徴量としてＩＨｂを用いたが、例えばＲ／Ｇ、Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）等、他の特徴量を使用しても良い。また、例えばＩＨＳ色空間における色相、彩度を用いることも可能である。  
図７は第１変形例の内視鏡システム１Ｂにおける主要部の構成を示す。この内視鏡システム１Ｂは、図１の内視鏡シテム１において、内視鏡観察装置２を構成する内視鏡６における例えば挿入部１１の基端側には、挿入部１１が体腔内に挿入される挿入量を検出する挿入量検出装置４１を設けている。この挿入量検出装置４１は、検出された挿入量の情報を画像処理装置３の例えばＣＰＵ２２に送る。  
挿入量検出装置４１は、挿入部１１の外周面に回動自在に接触する複数のローラ４２と、これらのローラ４２の１つの回転軸に取り付けられ、回転量を検出するロータリエンコーダ等の回転量検出センサ４３とを備えている。
【００２７】
そして、この回転量検出センサ４３により検出された信号は、画像処理装置３内の例えばＣＰＵ２２に入力され、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行う。つまり、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行う検出対象画像判定部２２ａの機能を持つ。  
この場合、内視鏡６の挿入部１１が患者の口部から挿入された場合、挿入時の回転量検出センサ４３の値から食道の深部側に挿入された場合の先端部１４の位置を検出することができる。  
また、ＣＣＤ１６を含む撮像装置１７の撮像特性等により、上述した画像処理方法で判定できる解像度以上の画像を撮像したものであるか否かも、検出対象の部位を含む画像であるかの判定する条件に入れて判定する。
【００２８】
つまり、遠方から、検出対象の部位を含む画像を得られる場合もあるが、遠方の部分において画像解析に不十分な解像度と見なされたり、照明光量も十分となり得ないような場合には、検出対象の部位を含む画像と判定しないようにしている。  
内視鏡６のＣＣＤにより撮像された画像は、ＣＣＵ８により信号処理された後、画像処理装置３の画像入力部２１に常時入力される。その画像は、ハードディスク２７等に順次格納される。  
この場合、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報を、ハードディスク２７等に順次格納される画像に付帯情報として保存する。或いはＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行った判定情報（識別情報）を付帯情報として保存するようにしても良い。
【００２９】
そして、ＣＣＵ２２は、判定情報から判定対象の部位を含む画像に対して、上述した実施例１の場合と同様に不要領域削除処理等を行う。つまり、本変形例は、実施例１における画像解析される原画像が、判定情報により自動的に検出対象と判定された選択画像となる。  
従って、本変形例によれば、画像解析される画像が、予め設定された条件に客観的に適合する画像に制限されるので、より客観的な判定結果を得ることができる。  
また、検出対象となる画像を挿入量検出装置４１等を用いて適切に検出或いは選択設定できるので、検出対象でない部位を撮像した不要な画像に対しても画像処理を行ってしまうことを低減できる。  
また、検出対象となる部位を撮像している画像であっても、撮像装置１７から遠方にある場合には、画像解析による精度が不十分になるが、本変形例によれば、撮像装置１７の特性も考慮して所定距離以上に離れている場合には、検出対象の部位を撮像していないと判定条件を設定することにより、画像解析による精度を確保することができるようになる。
【００３０】
次に第２変形例を説明する。本変形例は、実施例１とは処理プログラムの一部が異なる。本変形例による処理プログラムに従って処理するＣＰＵ２２Ｂの処理機能は、図８に示すようになっている。  
図８に示す処理機能は、図２の処理機能において、領域ラベリング画像３６に対して、矩形小領域分割処理群５１を生成する矩形小領域分割処理部５２を設けたことである。    この矩形小領域分割処理部５２は、領域ラベリング画像３６を分割して矩形小領域分割処理群５１を生成する。  
図９は、模式的に分割して生成された矩形小領域５３の画像を示す。  
図８に示すように矩形小領域分割処理部５２は、領域ラベリング画像３６に対して、矩形小領域分割処理群５１を生成するときの矩形小領域分割処理群５１に対して粘膜特徴量算出を適用するような構成にしている。
【００３１】
また、本変形例では、粘膜特徴量算出部３９Ｂは、矩形小領域５３ごとに粘膜情報３８を算出するとともに、上皮の粘膜種別画素数比と、予め設定された既定の閾値τとを比較して、矩形小領域５３の属性を決定する。  
例えば、上皮の粘膜種別の画素数比≧τであるときに、矩形小領域の属性をバレット上皮とする。一方、上皮の粘膜種別の画素数比＜τであるときに、矩形小領域の属性を扁平上皮とする。  
また粘膜特徴量算出部３９Ｂは、矩形小領域５３において、決定された属性の数をカウントし、その属性比（バレット上皮の矩形小領域カウント数／扁平上皮の矩形小領域カウント数）と既定の閾値εとを比較する。  
例えば、属性比≧εであるときに、バレット上皮が画像中に存在する、と判定する。一方、属性比＜εであるときに、バレット上皮が画像中に存在しない、と判定する。
【００３２】
図１０は、粘膜特徴量算出部３９Ｂによる粘膜特徴量算出の処理フローを示す。  
粘膜特徴量算出の処理がスタートすると、ステップＳ３１に示すようにＣＰＵ２２は、ラベリングによる各矩形小領域における画素値１の画素数ｎ１と画素値２の画素数ｎ２とを算出する。  
次のステップＳ３２においてＣＰＵ２２は、これらの画素数比ｎ２／ｎ１が既定の閾値τ以上か否か否かを判定する。つまり、ＣＰＵ２２は、ｎ２／ｎ１≧τであるか否かを判定する。そして、この条件を満たす場合には、ステップＳ３３に示すようにＣＰＵ２２は、その条件を満たす矩形小領域の属性をバレット上皮と設定する。  
一方、ｎ２／ｎ１≧τの条件を満たさない場合には、ステップＳ３４に示すようにＣＰＵ２２は、その矩形小領域の属性を扁平上皮と設定する。
【００３３】
ステップＳ３３及びＳ３４の処理の後、ステップＳ３５においてＣＰＵ２２は、未処理の矩形小領域があるかの判定を行い、未処理の矩形小領域がある場合には、ステップＳ３１に戻り、ステップＳ３１〜Ｓ３５の処理を繰り返す。  
そして、全ての矩形小領域に対してステップＳ３１〜Ｓ３５の処理を行った後、ステップＳ３６に示すようにバレット上皮の属性の矩形小領域の数ｍ１と、扁平上皮の属性の矩形小領域の数ｍ２を算出する。  
次のステップＳ３７においてＣＰＵ２２は、これらの画素数比ｍ２／ｍ１が既定の閾値ε以上か否か否かを判定する。つまり、ＣＰＵ２２は、ｍ２／ｍ１≧εであるか否かを判定する。そして、この条件を満たす場合には、ステップＳ３８に示すようにＣＰＵ２２は、画像中にバレット上皮が存在すると判定し、その判定結果をハードディスク２７に保存すると共に、表示モニタ４にて表示する。
【００３４】
一方、ｍ２／ｍ１≧εの条件を満たさない場合には、ステップＳ３９に示すようにＣＰＵ２２は、その画像中にバレット上皮が存在すると判定し、その判定結果をハードディスク２７に保存すると共に、表示モニタ４にて表示する。  
本変形例によれば、画像を或程度の大きさを持つ小領域に区分けして、各小領域においてその小領域内の画素毎に検出対象粘膜としてのバレット上皮の可能性を持つ領域か否かを判定し、さらにそれらの判定結果からバレット上皮か否かを判定するようにしているので、より精度良く検出対象粘膜か否かを判定できる。  
つまり、実施例１では、画像全体における各画素に対して検出対象粘膜の可能性か否かのラベリングを行い、そのラベリング結果による種別の画素数比によりバレット上皮を含むか否かの判定を行うため、ある部分の判定結果に対して、近くの部分でも離れた部分でも同じように判定結果に反映される。  
これに対して、本変形例では、小領域に分けて判定を行うようにしているので、各部分での判定をより適切に行うことができるようになるため、最終的な判定結果の信頼性を向上できる。
【実施例２】
【００３５】
次に図１１ないし図１３を参照して実施例２を説明する。図１１は、実施例２における処理プログラムに基づいてＣＰＵ２２により行われる機能的な処理内容を示す。本実施例は、図１に示した画像処理装置３とハードウエア上の構成は同じであり、処理プログラム記憶部２３に記憶されている処理プログラムが一部異なる。  
本実施例では、原画像を例えば動画像として、動画像の各フレームの画像を順次画像処理するようにしたものである。  
このため、実施例１において説明したものは、同じ符号で示し、その説明を省略する。  図１１に示すように本実施例は、図２の処理プログラムにおいて、領域ラベリング画像３６に対して粘膜特徴量を算出する粘膜特徴量算出部３９の代わりに、粘膜特徴量を算出処理を行う粘膜特徴量処理部６０にして、この粘膜特徴量処理部６０により、領域ラベリング画像３６に対して、各種の粘膜特徴量を算出して、粘膜情報バッファ６１に順次保存する。
【００３６】
粘膜情報バッファ６１は、図１２に示すようなリングバッファになっており、次回保存する際のバッファの位置が周回するため、所定数以上の粘膜情報が生成されると、以前の情報に上書きして保存する構成にしている。図１２の例では、例えば時系列的に粘膜情報６２ａ、６２ｂ、６２ｃ、６２ｄと順次粘膜情報が格納される。そして、次に粘膜情報が入力されると、最も古い粘膜情報６２ａに新しい粘膜情報が上書きされる。なお、図１２では、粘膜情報６２ａ〜６２ｄの４個の場合で示しているが、より大きな記憶容量を有するリングバッファにしても良い。  
粘膜特徴量処理部６０は、領域ラベリング画像３６の各上皮種別の画素数比から、当該画像におけるバレット上皮の有無を判定して、判定結果を粘膜情報６２として粘膜情報バッファ６１に保存するように構成されている。
【００３７】
粘膜情報バッファ６１の粘膜情報６２は、粘膜種別決定部６３により粘膜種別が決定される。  
粘膜種別決定部６３における処理フローを図１３に示す。  
最初のステップＳ４１においてＣＰＵ２２は、粘膜情報バッファ６１に保存されている全ての粘膜情報６２を取得する。  
次のステップＳ４２においてＣＰＵ２２は、各粘膜情報６２から、粘膜種別判定結果がバレット上皮である数をカウントし、そのカウント数をＣとする。  
次のステップＳ４３においてＣＰＵ２２は、処理プログラムにより設定されている既定の閾値θと前述のカウント数Ｃとの大小を比較する。つまり、Ｃ＞θであるか否かを判定する。
【００３８】
そして、Ｃ＞θであるときには、ステップＳ４４に示すようにＣＰＵ２２は、原画像内にバレット上皮が存在すると判定する。  
一方、Ｃ≦θであるときには、ステップＳ４５に示すようにＣＰＵ２２は、原画像内にバレット上皮が存在しないと判定する。  
また、ステップＳ４４及び４５の後のステップＳ４６においてＣＰＵ２２は、判定結果を表示モニタ４に表示してこの処理を終了する。  
なお、判定結果の他に、上記カウント数Ｃも表示モニタ４に表示するようにしても良い。  
本実施例によれば、複数の画像に対する粘膜種別結果から粘膜種別を判定するため、観察条件の悪い画像による粘膜種別の誤判定を防止することが可能となる。
【００３９】
また、本実施例によれば、内視鏡２の挿入部１１を挿入しながらその先端部１４に設けた撮像手段により撮像された動画像を原画像として、バレット上皮が存在するか否かを順次判定できるので、術者は、その判定結果から効率良く（或いは迅速に）検出対象部位付近までの診断を行うことができる。  
また、本実施例によれば、挿入部１１をその先端側から挿入して食道内の深部側に挿入していくと、胃の境界付近にバレット上皮が存在するような場合には、バレット上皮が存在する判定結果が表示される確率が大きくなるため、その表示からバレット上皮の診断を効率良く行うことができる。
【００４０】
また、上記のようにカウント数Ｃも表示モニタ４に表示するようにすれば、バレット上皮が存在する場合には、そのバレット上皮が存在する部位に近づくと一般的にカウント数Ｃの値が大きくなるため、その表示からバレット上皮の診断を効率良く行うことができる。  
なお、動画像の各フレームを順次連続的に入力する代わりに、一定のフレーム間隔で原画像を入力するように構成してもよい。  
また、粘膜特徴量処理部６０において、領域ラベリング画像３６に含まれる画素値＝０の画素数が既定の閾値以上である場合には、粘膜情報６２を保存しないように構成して、粘膜種別の決定に不適切な情報を保存しないように構成してもよい。
【実施例３】
【００４１】
次に図１４ないし図１９を参照して実施例３を説明する。本実施例は、精度良く検出対象粘膜の存在の有無を検出（判定）できる画像処理方法を提供することを目的とし、そのために画像中における暗部のように検出対象に適しない小領域を検出して検出対象から除外すると共に、その検出結果から画像中における暗部の位置情報を参照して、さらに暗部に隣接して除外すべき小領域と判定したものをさらに検出対象から除外して、処理対象領域の画像を生成する処理を行う。  
図１４は、実施例３における処理プログラムに基づいてＣＰＵ２２により行われる機能的な処理内容を示す。本実施例は、図１に示した画像処理装置３とハードウエア上の構成は同じであり、処理プログラム記憶部２３に記憶されている処理プログラムが一部異なる。  
本実施例における粘膜の種別判定処理は、図１４（Ａ）に示す処理プログラムＡと、図１４（Ｂ）に示す処理プログラムＢを連続的に実行する構成である。処理プログラムＢは、処理プログラムＡの結果である処理対象領域情報７４を利用する。
【００４２】
本実施例において特徴となる処理プログラムＡの処理ブロックについて説明する。  
原画像３１は、矩形小領域分割処理部７１に入力され、矩形小領域分割処理部７１は、図１５に示すように内視鏡画像を矩形小領域画像群７２に分割する。なお、小領域は矩形に限定されるものでない。  
矩形小領域画像群７２は、処理対象領域決定部７３に入力され、処理対象領域決定部７３は、図１６に示すフローに示す処理を行い、処理対象領域情報７４を生成する。  
ステップＳ５１において、矩形小領域画像群７２の中から矩形小領域７５を取得し、処理対象除外小領域を検出するために矩形小領域７５内の暗部画素数をカウントする。  
本実施例では、暗部画素は、画素値がＲ＜ＲｃｕｔかつＧ＜ＧｃｕｔかつＢ＜Ｂｃｕｔである画素である。そのカウント数をＣｎ（ただし、ｎは矩形小領域の通し番号）とする。ここで、Ｒｃｕｔ等は実施例１で説明したものである。なお、実施例１とは異なる閾値に設定しても良い。
【００４３】
ステップＳ５２において、処理すべき（ステップＳ１の処理を未実行の）矩形小領域７５があるか否かを判定し、処理すべき矩形小領域７５があればステップＳ５１に戻ってカウント処理を行う。処理すべき矩形小領域７５がなければ、ステップＳ５３に進む。  
ステップＳ５３において、矩形小領域７５の暗部画素数Ｃｎに基づいて、処理対象から除外する暗部領域の判定処理を行う。本実施例における判定は、各矩形小領域７５について算出したＣｎが最大となる矩形小領域７５を暗部領域と決定するものである。  
次にステップＳ５４において、この暗部領域を処理対象領域から除外することは元より、原画像３１内におけるこの暗部領域の位置に基づいて処理対象領域を決定する。
【００４４】
その決定方法を図１７に用いて説明する。  
図１７の２重斜線部（クロス斜線部）７６ａは、ステップＳ５３において決定した暗部領域を示しており、３×３に分割した場合における実現し得る全てのパターン、つまり９個を列挙している。また、斜線部７６ｂは、処理対象から除外する小領域を示す。
【００４５】
ステップＳ５４では、原画像３１における暗部領域の位置に応じて、図１７の中のどのパターンに暗部領域が該当するかを判定し、該当するパターンに応じて、暗部領域および処理除外小領域を除いた小領域のみを処理対象とするように決定する。  
例えば図１８に示すように右上の隅が暗部として検出された場合には、図１７の最も右側で最上部のパターンに示すようにこの２重斜線部７６ａに隣接する両側の２つを除外する。  
そして、図１７における２重斜線部７６ａ及び斜線部７６ｂ以外の斜線を全く施していない小領域７６ｃを処理対象とする処理対象領域情報７４を生成する。つまり、検出された２重斜線部７６ａの情報から、処理対象領域情報７４を生成（決定）する。
【００４６】
このため、処理プログラム記憶部２３や解析情報記憶部２５等の記憶手段には、予め検出した暗部領域（小領域）のブロックが原画像３１におけるどのブロック位置にあるか否かに応じて、処理対象から除外するブロックを決定する除外ブロック情報が登録（格納）されている。具体的には、除外ブロック情報として、図１７に示すように複数のパターンが格納されている。そして、その除外ブロック情報を参照することにより、暗部領域の位置に応じて処理対象領域を決定できるようにしている。  
処理プログラムＢ内の不要領域削除部３３Ｂは、上述の処理対象領域情報７４を用いて、処理対象ではない画素を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）と置き換えた不要領域削除画像３２を生成する。
【００４７】
以降の処理は、例えば図２の粘膜情報の生成処理内容と同一である。  
なお、処理対象領域決定部７３において、処理対象領域においてＲ＝２５５となる画素数を小領域７５毎にカウントし、Ｒ＝２５５となる画素数が所定の画素数以上となった場合には撮像対象に近接しすぎであるとみなして、当該小領域７５を処理対象領域から除外するように構成してもよい。  
なお、小領域７５のサイズ（画素数）を選択設定できるようにしても良い。また、サイズによっては、複数の暗部を検出して、その配置や分布等により、それらの周囲の部分を処理対象領域から除外するようにしても良い。このようにすると、より適切に処理対象領域の設定ができる。
【００４８】
本実施例によれば、暗部を含む小領域の他に、暗部に隣接するような小領域に対しても処理に不適切な小領域か否かを判定して、不適切なものを処理対象から除外するようにしているので、残りの部分は、検出対象により適したものとなり、従って特定の生体粘膜の検出精度（判定精度）をより向上することが可能になる。  
補足説明すると、暗部領域及びこれに近い領域が、体腔内の部位に応じて例えば同心円やその他の形状で分布するような場合、単に小領域７５を設定して暗部の検出を行うと、実際の暗部及びこれに近い領域を確実に検出対象から除外することができない可能性がある。  
このような場合でも、上記のように検出された暗部の領域の位置や配置或いは分布などから、検出対象に適しない領域を効率良く適切に除外できる。なお、各画素毎に暗部の画素等を除外することもできるが、この場合には時間がかかる。これに対して本実施例ではブロックで行うので、効率良く不適切なブロックを除外できる。
【００４９】
なお、上述の説明では、細長の挿入部を有する内視鏡２により得た画像の場合で説明したが、以下に説明するようにカプセル型内視鏡を用いて得た画像を利用するようにしても良い。  
図１９に示すように変形例を備えたカプセル型内視鏡システム８１は患者が飲み込むことにより体腔内を撮像するカプセル型内視鏡装置（以下ではカプセル型内視鏡と略記）８２と、患者の体外に配置され、カプセル型内視鏡８２からの画像データを受信して記録する体外装置８３と、この体外装置８３から画像が入力される画像処理装置８４とからなる。  
カプセル型内視鏡８２はカプセル状の容器内に照明手段としての例えばＬＥＤ８５と、照明された被写体の像を結ぶ対物レンズ８６及びその結像位置に配置され、撮像を行う撮像手段を構成するＣＣＤ８７と、このＣＣＤ８７により撮像された撮像信号に対する信号処理等を行う制御回路８８と、撮像された画像を無線で送信する処理を行う無線回路８９と、各回路等に電力を供給する電池９０を有する。
【００５０】
また、体外装置８３は、カプセル型内視鏡８２の無線回路８９のアンテナ８９ａから電波を複数のアンテナ９１ａ、９１ｂ、９１ｃを介して無線回路９２で受信し、その信号を制御回路９３に送る。この制御回路９３により、映像信号に変換して画像処理装置８４に出力する。  
そして、画像処理装置８４は、上述した実施例における１つの画像処理を行う。  
なお、制御回路９３は、複数のアンテナ９１ａ〜９１ｃにより、カプセル型内視鏡８２の位置を推定する位置検出機能９３ａを有する。そして、この位置検出機能９３ａを利用して、実施例１の第１変形例で説明したように検出対象の画像を選択設定するようにしても良い。  
なお、上述した各実施例等を部分的に組み合わせたり、処理ステップの順序を変更する等して構成される実施例等も本発明に属する。
【００５１】
［付記］
１．請求項１または２において、特定の生体粘膜の存在の検出の処理を行う第４のステップにおいて、
色調特徴量の値が特定の範囲内にある画素数Ａと、処理対象領域内の画素総数Ｂに基づき、特定の生体粘膜の存在を検出する処理をすることを特徴とする。  
２．付記１において、前記画素数Ａと画素総数Ｂとの比Ａ／Ｂが、所定の値より大である場合に特定の生体粘膜であると判定する処理をすることを特徴とする。  
３．付記１において、前記画素数Ａと画素総数Ｂとの比Ｂ／Ａが、所定の値より小である場合に正常な生体粘膜と判定する処理をすることを特徴とする。  
４．請求項３において、特定の生体粘膜の存在の検出の処理を行う第４のステップにおいて、
色調特徴量の値が特定の範囲内にある画像数Ａと、前記ブロック内の画素総数Ｂに基づき、特定の生体粘膜の存在を検出する処理をすることを特徴とする。
【００５２】
５．請求項１〜３において、前記画像が複数画像の場合、特定の生体粘膜を含む可能性が高いと判定した画像数が所定の数より大きい場合に、撮像された画像は、特定の生体粘膜の画像であると判定の処理をすることを特徴とする。  
６．付記５において、前記複数画像は、前記生体粘を撮像した連続フレーム画像、又は前記生体粘膜を撮像した一定のフレーム間隔の連続画像であって、所定の枚数から構成されることを特徴とする。  
７．付記５において、前記処理対象領域内の画像が占める画像の面積が所定の値より小さい画像を、前記複数画像から除外する処理をすることを特徴とする。  
８．請求項１〜４、付記１〜７において、前記第２のステップは、色信号の値が特定の範囲内に存在する画素を抽出して検出対象から除外する検出対象除外領域を検出し、前記画像内における前記検出対象除外領域の位置に応じて前記処理対象領域の画像を設定する処理をすることを特徴とする。
【００５３】
９．付記８において、前記画像を複数のブロックに分割し、前記検出対象除外領域の存在するブロック位置に基づき、予め登録されている複数のブロックパターンと照合することによってブロックパターンを選択し、
前記選択ブロックパターンに基づき、前記処理対象領域の画像を形成する処理をすることを特徴とする。  
１０．請求項１〜４、付記１〜９において、前記色調特徴量は、複数の色信号の比に基づくものであることを特徴とする。  
１１．請求項１〜４、付記１〜１０において、前記画像は、細長の挿入部を有する内視鏡による撮像画像であることを特徴とする。  
１２．請求項１〜４、付記１〜１０において、前記画像は、カプセル型内視鏡による撮像画像であることを特徴とする。
【００５４】
１３．請求項１〜４、付記１〜１２において、前記第３のステップは、前記色調特徴量として、ヘモグロビンインデックスを算出する処理をすることを特徴とする。  
１４．付記１３において、前記第４のステップは、ヘモグロビンインデックスの値が正常な生体粘膜からサンプルしたヘモグロビンインデックスの代表的値と、性状の変化した特定の変性粘膜からサンプルしたヘモグロビンインデックスの代表的値とから両粘膜を区別するために設定した閾値を用い、この閾値と比較することにより、前記特定の変性粘膜の存在を検出（判定）処理することを特徴とする。  
１５．付記１４において、前記サンプルする正常な生体粘膜は、食道における扁平上皮の粘膜であり、前記サンプルする正常でない特定の生体粘膜は、扁平上皮が変性したバレット上皮の生体粘膜であることを特徴とする。
【００５５】
１６．請求項１〜４、付記１〜１５において、前記第２のステップは、前記検出対象に不適切な画素として暗部を検出して除外する処理をすることを特徴とする。  
１７．請求項１〜４、付記１〜１６において、前記第２のステップは、前記検出対象に不適切な画素として高輝度のハレーション部を検出して除外する処理をすることを特徴とする。  
１８．請求項１〜４、付記１〜１７において、前記第１のステップは、前記画像が、食道と胃との境界付近の位置の生体粘膜の画像であるか否かの判定の処理を行う画像判定ステップを有することを特徴とする。  
１９．生体粘膜を撮像した２色以上の画像に対応する画像信号を入力する画像入力部と、  前記画像における検出対象に不適切な画素を除外する処理対象領域を設定する処理対象領域設定部と、
少なくとも前記処理対象領域における略各画素ごとに色調特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記算出された色調特徴量に基づき、特定の生体粘膜の存在を検出する生体粘膜検出部と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【００５６】
２０．画像に対して画像処理を行い、所定の特徴量を算出する画像処理方法において、
前記画像を複数のブロックに分割する処理を行う第１のステップと、
前記特徴量の算出に不適切な画素を含む不適切ブロックを検出する処理を行う第２のステップと、
前記画像における前記不適切ブロックの位置に応じて処理対象領域から除外するブロックを設定する処理を行う第３のステップと、
を具備したことを特徴とする画像処理方法。  
２１．付記２０において、前記第３のステップは、予め登録されている情報を参照して処理対象領域から除外するブロックを設定する処理を行うことを特徴とする。  
（付記２０及び２１の背景）
本文の背景と同様。  
（付記２０及び２１の作用効果）
直接的に特徴量の算出に不適切な画素を含むブロック以外で、同じように特徴量の算出に不適切な画素を含むブロックも処理対象領域から除外でき、特徴量の検出の精度を効率良く向上できる。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
体腔内の食道と胃の境界付近の粘膜を撮像した画像に対して、暗部等の不適切な部分を除外してヘモグロビンインデックス等の色調特徴量を算出して、食道の正常な粘膜から変性した粘膜としてのバレット上皮の存在の有無を判定することにより、術者による内視鏡検査を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例１の画像処理方法の機能を備えた内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【図２】実施例１の画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示す図。
【図３】不要領域を削除する不要領域削除処理の処理内容を示すフローチャート図。
【図４】原画像及び不要領域削除画像等の画像例を示す図。
【図５】領域ラベリングの処理内容を示すフローチャート図。
【図６】粘膜特徴量算出の処理内容を示すフローチャート図。
【図７】第１変形例を備えた内視鏡システムの構成の一部を示す図。
【図８】第２変形例における画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示す図。
【図９】矩形小領域に分けた画像例を示す図。
【図１０】第２変形例における粘膜特徴量算出の処理内容を示すフローチャート図。
【図１１】本発明の実施例２の画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示す図。
【図１２】粘膜情報を格納するリングバッファを示す図。
【図１３】粘膜決定の処理を示すフローチャート図。
【図１４】本発明の実施例３の画像処理方法を実現するための処理機能及び使用する画像等を示す図。
【図１５】矩形小領域画像群に分割した画像を示す図。
【図１６】処理対象領域決定の処理内容を示すフローチャート図。
【図１７】検出された暗部領域に基づいて処理対象領域を決定する場合の説明図。
【図１８】検出された暗部の画像例を示す図。
【図１９】変形例におけるカプセル型内視鏡を備えたカプセル型内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００５９】
１…内視鏡システム
２…内視鏡観察装置
３…画像処理装置
４…表示モニタ
６…内視鏡
７…光源装置
８…ＣＣＵ
１１…挿入部
１５…対物レンズ
１６…ＣＣＤ
１７…撮像装置
２１…画像入力部
２２…ＣＰＵ
２３…処理プログラム記憶部
２４…画像記憶部
２５…解析情報記憶部
２７…ハードディスク
２８…表示処理部
２９…入力操作部
３１…原画像
３２…不要領域削除画像
３３…不要領域削除部
３４…色調処理画像
３５…色調処理部
３６…領域ラベリング画像
３７…領域ラベリング処理部
３８…粘膜情報
３９…粘膜特徴量算出部
代理人    弁理士    伊藤  進
【図１】
2006166939.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2006166939.tif 000017
【図１７】
2006166939.tif 000018
【図１８】
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【図１９】
2006166939.tif 000020
【図４】
2006166939.tif 000021